異種オブジェクトのPageRankネットワーク

このメモは、前のテキスト「 PageRankの一般化の問題 」を発展させたものです。 一番下の行は、PageRankアルゴリズムを使用して、ほぼ完全に人を評価することです。 PageRankを正確に使用する理由 もちろん、さまざまな用語から合計アンケートのようなものを作成し、ユーザーごとに計算することができます。 たとえば、非常に多くのポイント、非常に多く、高位のオフィスプランクトン、非常に多くのトップマネージャー、そこに学歴/なし、非常に多くの仕事の経験（私たちは年数の関数を計算します）、 Habréなど、Facebookの友人の数など、など。リストが長くなるだけでは不十分であり、最も重要な要素をすべて考慮するかどうかは明確ではありません。 しかし、各用語の重要な係数を決定することは、何らかの方法で（むしろ「目で」）必要であり、これもタスクです。 PageRankメソッドは、私の意見では、この最後の問題を解決する好奇心の強い方法を提供します。



前述のテキストで、私はPR法における音声の概念を拡張することを提案しました。 たとえば、学位を取得すると、その所有者に「投票」します。 その声はどれくらい強いでしょうか？ -何人の権威ある人々が学位を重要な要因として参照している（何らかの形で言及している）かによって異なります。 言い換えれば、PR-ネットワークに抽象的なオブジェクト「学位」を、オブジェクト-人とともに含める必要があります。発信リンクだけでなく、着信リンクもそこから行きます。



または、仕事の経験を言う。 比較的言えば、YandexとRamblerでの仕事は、ITコミュニティの目で異なる意味を持っています。 これらの2つのエンティティは、このネットワークで異なるPR値を持ちます（ただし、PRとTICの従来のインジケータは抽象的な評価されたエンティティとして定義され、それらとの間の音声を考慮に入れることができます）。 特定のユーザーに、YandexまたはRamblerからのリンクが移動する抽象的なエンティティ「実務経験」を関連付けます。



したがって、人を評価するタスクを設定すると、実際には同時にさまざまなタイプのオブジェクト（組織、コンテンツ、ランク、およびポジションなど）が評価されます。



結論として、私は言及された他の問題を解決する方法について少し考えたいと思います-人のPeopleRankを決定する際のすべての最も重要な要因を考慮に入れます。 以前に書いたいくつかの一般的なポイントがあります。たとえば、あなたがクールな人々に迎えられたり、コメントされたり、読まれたりするなら、おそらくあなたもクールです。 このような情報は、原則として、ソーシャルネットワークから抽出できます。 ユーザーが参加した「プロジェクト」の本質を定義することもできます。 そのようなもの、特に特定のプロジェクト（特定のプロジェクト、組織の入力など）をWebベースの方法で割り当てる方がよいでしょう。誰かが自分のPRを正しく判断するためにネットワークに新しいエンティティを追加する必要があると考えた場合、それを追加します。 YandexとGoogleがインデックスを作成するネットワークにサイトが追加されるように。